Confiabilidad y Error en la Medición

FACULTAD DE PSICOLOGÍA DE LA UNAM CU

TEORÍA DE LA MEDIDA: Confiabilidad y Error en la Medición Asesor: David R. Reyes Alumna: Raquel Arias Moreno SUA 1971

2015-1

TEORÍA DE LA MEDIDA: Confiabilidad y Error en la Medición Asesor: David R. Reyes Alumna: Raquel Arias Moreno SUA 1971

RESUMEN Fiabilidad Bajo la denominación genérica de fiabilidad se agrupan todo un conjunto de métodos y técnicas utilizadas por los psicólogos para estimar el grado de precisión con el que están midiendo sus variables. Hace más de cuarenta años, Robert L. Thorndike empezaba su famoso trabajo sobre fiabilidad con estas palabras: “Cuando medimos algo, bien sea en el campo de la física, de la biología o de las ciencias sociales, esa medición contiene una cierta cantidad de error aleatorio. La cantidad de error puede ser grande o pequeña, pero está siempre presente en cierto grado” (Thorndike, 1951, pág. 560). Sus palabras siguen siendo tan ciertas hoy como entonces, pues en lo esencial los problemas de la medición cambian poco, aunque los instrumentos de medida vayan y vengan. Ahora bien, ¿cómo estiman los psicólogos el grado de error que hay en sus mediciones? Veamos la lógica general. Cuando un psicólogo aplica un test, una escala o cualquier otro instrumento de medida a una persona, obtiene una cierta puntuación, que por razones obvias se denomina puntuación empírica. ¿Cómo estar seguros de que esa puntuación obtenida es la que verdaderamente le corresponde a esa persona en esa prueba? En otras palabras, ¿cuánto error afecta a esa puntuación empírica? Responder estas preguntas es el objetivo de la fiabilidad. Visto así de frente, parecería que tales interrogantes son incontestables, pues, al fin y al cabo, el error cometido, sea el que sea, está diluido en la puntuación empírica y no hay manera de separarlo. Efectivamente, no la hay directamente, como ocurre también con los compuestos químicos. Por ejemplo, sabemos que el agua del mar contiene cierta cantidad de sal, pero para estimar con precisión la cantidad de sal habrá que buscar alguna técnica indirecta que permita la separación. Esas técnicas en el caso de los tests las proporcionarán los estudios de fiabilidad. Nótese que este problema de estimar los errores de medida es común a todas las ciencias, pudiendo decirse que la lógica seguida también lo es, si bien la naturaleza de las variables medidas en las distintas ciencias impone ciertas peculiaridades. Por ejemplo, cuando pesamos un objeto y obtenemos un cierto valor, o aplicamos un test a un sujeto y saca una determinada puntuación empírica, o medimos la distancia entre dos ciudades, en los tres casos se nos plantea la duda de cuánto error estamos cometiendo. Pues bien, para el caso de las variables psicológicas, la propuesta pionera y más fructífera para la estimación de los errores fue hecha ya a principios de siglo por Spearman (1904, 1907, 1913) y la denominamos hoy Modelo Lineal Clásico, dando origen a todo un enfoque general sobre los tests que suele conocerse como Teoría Clásica de los Tests. A partir sobre todo de los años 60-70 aparecen nuevos modelos para abordar la

TEORÍA DE LA MEDIDA: Confiabilidad y Error en la Medición Asesor: David R. Reyes Alumna: Raquel Arias Moreno SUA 1971 estimación de los errores de medida, agrupándose los más utilizados bajo la denominación genérica de Teoría de Respuesta a los Items.

Modelo Clásico La propuesta de Spearman para estimar los errores cometidos al medir es un claro ejemplo de cómo a partir de un sencillo modelo y de unas asunciones básicas es posible deducir las fórmulas más complejas para la estimación de los errores de medida. En primer lugar, Spearman considera que la puntuación empírica de un sujeto en una prueba, puntuación que llamaremos X, consta de dos componentes, la puntuación que verdaderamente le corresponde en esa prueba, que llamaremos V, y un cierto error e. Es decir, formalmente el modelo se podría expresar así: X=V+e (1) Donde X es la puntuación empírica obtenida, V la puntuación verdadera y e el error de medida. Para poder derivar las fórmulas necesarias para el cálculo de la fiabilidad, Spearman añade al modelo tres supuestos y una definición. Asume que 1) la verdadera puntuación de una persona en una prueba sería la que obtendría como promedio si se le aplicase infinitas veces la prueba [V= E(X)], 2) no hay relación entre la verdadera puntuación de las personas y los errores de medida (ρve= 0), y 3) los errores de medida de los tests no están relacionados [ρ(ej,ek)=0]. Además, define el concepto de tests paralelos como aquéllos que miden lo mismo aunque utilizando distintos ítems. Todo lo cual puede expresarse del siguiente modo: Modelo Lineal Clásico Modelo: X= V+e Supuestos: V= E(X) ρve= 0 ρ(ej,ek)= 0 Definición: Dos tests j,k se consideran paralelos si: Vj = Vk y σ2 ej= σ2 ek A partir del modelo, mediante los desarrollos correspondientes, que aquí se omiten, va a ser posible llegar a fórmulas operativas para la estimación de los errores (e), y por ende

TEORÍA DE LA MEDIDA: Confiabilidad y Error en la Medición Asesor: David R. Reyes Alumna: Raquel Arias Moreno SUA 1971 de las puntuaciones verdaderas (V) de los sujetos. Todas estas deducciones necesarias son lo que conforma el corpus psicométrico de la teoría clásica de los tests. Mediante los desarrollos correspondientes se obtiene la fórmula del Coeficiente de Fiabilidad (ρxx’) que permite estimar la cuantía de los errores cometidos al medir. Su fórmula expresa la cantidad de varianza de verdadera medida (σ2 v) que hay en la empírica (σ2 x), o en términos de la Teoría de la Información, la proporción señal-ruido del proceso de medición: ρxx’= σ2 v/σ2 x (2) Lo ideal es que toda la varianza empírica se deba a la verdadera, lo cual ocurriría cuando σ2v = σ2x, en cuyo caso la fiabilidad es perfecta, la prueba mide sin ningún error. El cálculo empírico del valor del coeficiente de fiabilidad no se puede llevar a cabo mediante la fórmula (2), que es meramente conceptual; la estimación empírica puede obtenerse utilizando varias estrategias, entre las que destacan: a) la correlación entre dos formas paralelas del test, b) la correlación entre dos mitades aleatorias del test corregida mediante la fórmula de Spearman-Brown, y c) la correlación entre dos aplicaciones del mismo test a una muestra de personas. Cada uno de estos procedimientos tiene sus pros y sus contras y se ajustan mejor a unas situaciones que a otras. En todos los casos el valor obtenido es un valor numérico entre 0 y 1, indicando a medida que se acerca a 1 que el test está midiendo con precisión. Dado que la fórmula (2) es conceptual, no operativa, en literatura abundan las fórmulas clásicas para la obtención del valor empírico del coeficiente de fiabilidad, entre las que cabría destacar las de Rulon (1939), Guttman que expresa la fiabilidad del test en función de su consistencia interna. Una forma alternativa pero equivalente de expresar la fiabilidad de los tests es mediante el Error Típico de Medida, o fiabilidad absoluta. Se utilice el índice que se utilice, y en cada caso hay razones técnicas para utilizar uno u otro, lo importante es que toda medición lleva asociado un grado de precisión que es empíricamente calculable. Tal vez alguno de ustedes se pregunte por qué se cometen errores al medir, o, en otras palabras, cuáles son las fuentes del error más habituales en la medición psicológica. Es este un asunto exhaustivamente estudiado por los especialistas, que han llegado a clasificar con todo detalle las posibles fuentes de error (Cronbach, 1947; Schmidt y Hunter, 1996; Stanley, 1971; Thorndike, 1951), si bien simplificando bastante puede

TEORÍA DE LA MEDIDA: Confiabilidad y Error en la Medición Asesor: David R. Reyes Alumna: Raquel Arias Moreno SUA 1971 decirse que son tres las grandes avenidas por las que penetra el error aleatorio en la medición psicológica: a) la propia persona evaluada, que viene con determinado estado de ánimo, actitudes y temores ante el test, ansiedad, o cualquier tipo de evento previo a su evaluación, todo lo cual puede influir en la cuantía de los errores, b) el instrumento de medida utilizado, que con sus características específicas puede influir diferencialmente en los evaluados, y c) la aplicación, corrección e interpretación hecha por los profesionales. Si todo se hace con rigor se minimizarán los errores en todo el proceso, y es precisamente de lo que nos informa la fiabilidad de la prueba, de los errores cometidos. Una vez conocida la cuantía de estos errores, a partir de la puntuación empírica resulta sencillo estimar a cierto nivel de confianza elegido la puntuación verdadera de las personas en una prueba. Si la fiabilidad de una prueba es perfecta (ρxx’=1), las puntuaciones empíricas y las verdaderas de las personas en dicha prueba coincidirán, pero si no es perfecta las puntuaciones verdaderas de las personas en el test se estiman mediante un intervalo confidencial en torno a la puntuación empírica. La implicación práctica inmediata de todo ello es que si se toman decisiones importantes basadas en las puntuaciones de las personas en los tests hay que asegurarse de que éstos tienen una fiabilidad elevada. Ahora bien, el modelo lineal clásico informa de la cuantía de los errores, pero no de la fuente originaria de éstos, que asume ignota y aleatoria. Otros muchos modelos se han ocupado de desglosar el error y ofrecer así no sólo la fiabilidad, sino también el origen de los errores (Bock y Wood, 1971; Novick, 1966; Sutcliffe, 1965), pero su complejidad técnico-formal y las complicaciones operativas introducidas, en relación con las ventajas ofrecidas, ha hecho que ninguno haya cuajado en la práctica. Mención especial al respecto merece la Teoría de la Generalizabilidad propuesta por Cronbach y colaboradores (Cronbach, Rajaratnam, Glesser, 1963; Glesser, Cronbach y Rajaratnam, 1965). Mediante el uso de complejos diseños de Análisis de Varianza, este modelo permite hacer estimaciones sobre el tamaño de distintas fuentes de error previamente contempladas en el proceso de medición. El programa de ordenador GENOVA (Crick y Brennan, 1982) ha sido especialmente diseñado para llevar a cabo los cálculos implicados en el modelo.

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CONCLUSIONES Es imposible lograr la Prueba perfecta; siempre habrá una ventana de error, que puede ser mínima.

APRENDIZAJES En la Teoría, mediante las matemáticas, se puede lograr la prueba perfecta, pero en la realidad, sólo es hipotética. No hay forma de que esto suceda, ya que por muy perfecto que pueda ser todo, siempre está el elemento humano que puede generar el error por medio de elegir una prueba no adecuada para el sujeto a examinar; la metodología puede estar mal aplicada o incluso, la subjetividad en la evaluación de la prueba puede sesgar el resultado. O incluso, el sujeto que esté realizando la prueba puede cometer el error; situación que no está en nuestras manos corregir. Independientemente de estos inconvenientes, la psicometría sigue siendo una gran herramienta de trabajo para el psicólogo quien a su vez, logra una beneficio para su evaluado y en caso necesario, una mejor terapia.

CUESTIONAMIENTOS 1. ¿Qué es la Fiabilidad o Confiabilidad en la Psicometría? 2. ¿Por qué se dice que las palabras de Thorndike siguen vigentes hasta nuestros días? 3. ¿Por qué se considera que el error cometido se encuentra diluido en la medición empírica? 4. ¿Qué es la Teoría Clásica de los Tests? 5. ¿Cuáles son los tres supuestos y la definición que Spearman añade a su modelo para el cálculo de la fiabilidad? 6. Explica el Modelo Líneal Clásico 7. ¿Cuáles son las estrategias para obtener la Estimación Empírica? 8. ¿Qué es el error típico o la fiabilidad Absoluta? 9. ¿Cuáles son las Avenidas por las que penetra el error aleatorio? 10. ¿Qué es la Teoría de la Generalizabilidad?

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BIBLIOGRAFÍA LA MEDICIÓN DE LO PSICOLÓGICO. José Muñiz; Psicothema, 1998. Vol. 10, nº 1, pp.1-21; ISSN 0214 - 9915 CODEN PSOTEG Universidad de Oviedo, España.